六國年K漲跌幅分佈圖
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台港陸日韓美六個國家市場從2020到2025年10月中的每一年年K漲跌幅分佈圖
🧹 資料清洗與異常排除邏輯
🧠 清洗後的好處
每一筆年K報酬都來自「可交易、邏輯正確、無企業行為干擾」的樣本
不會因為拆併或配股導致報酬率失真
不會因為冷門股或便士股造成統計偏誤
每一張圖表都能放心解讀，不需要再做二次清洗
📉 為什麼美股從 8,000 家變成 5,000 多家？
🧹 資料清洗與異常排除邏輯
🧠 清洗後的好處
每一筆年K報酬都來自「可交易、邏輯正確、無企業行為干擾」的樣本
不會因為拆併或配股導致報酬率失真
不會因為冷門股或便士股造成統計偏誤
每一張圖表都能放心解讀，不需要再做二次清洗
📉 為什麼美股從 8,000 家變成 5,000 多家？
美股原始 8,000 家 → 清洗後剩 5,000 家的異常排除邏輯
美國原始上市公司約 8,000 家，但我不是全部都拿來分析。
我使用一套異常排除模組，針對每一家公司進行清洗，最終只留下約 5,000 家能夠進行年K報酬分析的標的。
以下是我排除的異常條件：
🧹 資料清洗與異常排除邏輯
美股原始 8,000 家 → 清洗後剩 5,000 家的異常排除邏輯
美國原始上市公司約 8,000 家，但我不是全部都拿來分析。
我使用一套異常排除模組，針對每一家公司進行清洗，最終只留下約 5,000 家能夠進行年K報酬分析的標的。
以下是我排除的異常條件：
🧹 資料清洗與異常排除邏輯
🧹 資料清洗與異常排除邏輯
🧠 清洗後的好處
每一筆年K報酬都來自「可交易、邏輯正確、無企業行為干擾」的樣本
不會因為拆併或配股導致報酬率失真
不會因為冷門股或便士股造成統計偏誤
每一張圖表都能放心解讀，不需要再做二次清洗
📉 為什麼美股從 8,000 家變成 5,000 多家？
🧹 資料清洗與異常排除邏輯
🧠 清洗後的好處
每一筆年K報酬都來自「可交易、邏輯正確、無企業行為干擾」的樣本
不會因為拆併或配股導致報酬率失真
不會因為冷門股或便士股造成統計偏誤
每一張圖表都能放心解讀，不需要再做二次清洗
📉 為什麼美股從 8,000 家變成 5,000 多家？
美股原始 8,000 家 → 清洗後剩 5,000 家的異常排除邏輯
美國原始上市公司約 8,000 家，但我不是全部都拿來分析。
我使用一套異常排除模組，針對每一家公司進行清洗，最終只留下約 5,000 家能夠進行年K報酬分析的標的。
以下是我排除的異常條件：
🧹 資料清洗與異常排除邏輯
美股原始 8,000 家 → 清洗後剩 5,000 家的異常排除邏輯
美國原始上市公司約 8,000 家，但我不是全部都拿來分析。
我使用一套異常排除模組，針對每一家公司進行清洗，最終只留下約 5,000 家能夠進行年K報酬分析的標的。
以下是我排除的異常條件：
🧹 資料清洗與異常排除邏輯